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摘要。来自南大洋的二甲基硫二二甲基硫酸盐（DMS）的生物地球化学形成是复杂的，染色的，并且由物理，化学和生物学过程驱动。通过海洋生物活性产生的这种过程是南大洋上硫酸盐气溶胶的主要来源。使用英国地球系统模型（UKESM1-AMIP）的只有大气的构造，我们在澳大利亚夏季（Austral Summer）最近（2009- 2018年）进行了八次10年模拟。我们测试了大气DMS对四个海洋DMS数据集和三个DMS转移速度参数化的敏感性。一个海洋DMS数据集在这里从卫星叶绿素a中开发。我们发现，Oceanic DMS数据集的选择对大气DM的影响大于DMS转移速度的选择。线性转移速度插图的模拟显示，与使用二次关系的模拟相比，大气DMS浓度的表示更准确。这项工作表明，气候模型中当前使用的海洋DM和DMS转移速度参数对南方海洋地区的限制不大。使用源自卫星叶绿素A数据得出的海洋DMS的模拟，并且与最近开发的DMS线性传递速度参数化结合时，与UKESM1配置相比，DMS的线性转移速度参数化显示出更好的空间变异性。我们还表明，捕获大规模的空间变异性可能比大规模的年际变化更为重要。我们建议模型使用DMS传输速度参数化，该参数是针对DMS开发的，并改善了海洋DMS空间变异性。这种改进可以提供更准确的基于过程的海洋和大气DM，因此可以提供南大洋地区的硫酸盐气溶胶。
大气实验室
Terra 是美国宇航局地球观测系统 (EOS) 的旗舰航天器。Terra 于 1999 年 12 月发射，并在 2000 年成功运行了第一年。Terra 是一个国际项目，涉及美国宇航局中心、NOAA、NRL、大学和工业界。其中两个仪器是在国外制造的：日本的 ASTER（先进星载热辐射和反射辐射计）和加拿大的 MOPITT（对流层污染测量）。Terra 拥有五个最先进的传感器，用于研究地球大气、陆地和海洋之间的相互作用。EOS 高级项目科学家是 Michael King，Code 900。Terra 项目科学家是 Code 913 的 Yoram Kaufman，直到 2000 年 9 月，该职位由 Code 923 的 Jon Ranson 接任。Terra 项目副科学家是 Code 913 的 Si-Chee Tsay。（有关 Terra 的更多信息，请参阅 Terra 网站 http://terra.nasa.gov/。）
大气基金
• 综合成本效益分析：评估 NWS 的技术和经济可行性，评估其满足需求的潜力、可扩展性和相对于传统基础设施的成本效益。例如，本地发电和存储可能为电网灵活性和弹性提供机会，而需求响应和 CDM 措施可以帮助减少峰值需求和总体消费。此外，应将避免的配送成本纳入 NWS 的成本效益评估，确保考虑到这些解决方案的全部价值，包括它们推迟或减少对本地电网和大容量系统的传统电线杆和电线基础设施扩建需求的能力。虽然这些节省是本地分配的，但它们直接影响整个系统成本，可能为纳税人带来大量节省。忽略这些避免的成本可能会低估 NWS 在综合电网规划中的经济价值。 • 透明的输入数据、假设和方法：提供明确的假设和方法，使利益相关者了解解决方案的评估方式，以及选择某些选项而不是其他选项的标准。数据应公开
大气污染防治手册
第 1 章提供了空气质量主题的介绍和介绍。本书的重点是工业空气污染问题。我们首先回顾一下美国减少空气污染的监管驱动力。为了理解我们联邦空气污染控制法规的目标，了解环境中的命运和传输机制非常重要。因此，本章包括了一些关于大气中污染物行为的一般性讨论。确保高质量空气的一般方法只有两种。这些选项是应用清洁空气或去除污染物的控制技术，以及预防方法。通常，预防比应用末端处理技术更具成本效益，但是，在许多情况下，控制技术是管理空气污染问题的唯一可行方法。本卷介绍了这两种方法，读者需要根据具体情况评估哪种方法最合适。在第 1 章的末尾，您将找到本卷将要讨论的主题的摘要。这将帮助您专注于对您最有用的特定阅读领域。还有推荐资源列表，包括网站以及评论部分。
高空气球作为大气探测系统......
摘要该论文介绍了有关近实时大气发声系统的研究。这项研究的主要目的是基于天气气球的天气音响系统的开发和测试。该系统包含一个冗余的辐射系统，一个包含天气气球和固定系统以及地面站的起重平台。该系统的几项测试在2019年8月和9月进行。高度，可靠性，对天气条件和数据收敛性的抵抗力。在测试中，开发了此类任务的新程序。对ILR-33琥珀色火箭进行了最终测试，作为预发射程序的一部分。该测试成功，并允许使用获得的大气数据进行进一步处理。得出了几个测试后的结论。天气气球发声的高度主要取决于天气条件，泵送的气体和有效载荷的重量。机组人员的发射场所和经验在任务的最终成功中也起着重要作用。
大气和海洋数据简介。
本 NCAR 教学辅助 (IA) 旨在为有兴趣开展大气和海洋科学数据分析研究的学生和其他研究领域的人员提供“数据入门”。本 IA 将以非常笼统的术语描述最常用于研究大气-海洋系统的数据集以及用于存档的格式。数据集包括来自传统气象源（例如站点和船舶）、卫星的观测数据以及在运营天气预报中心生成的分析网格。不尝试详细描述仪器、方法和相对质量。相反，重点是数据源和数据集的广泛特征。这些特征不仅包括观察到的变量及其空间和时间范围，还包括常见问题、数据限制和错误来源。NCAR 提供的数据集用于说明典型的存档。包含每章选定参考资料的参考书目为感兴趣的读者提供了更多详细信息。